Associant imagerie et intelligence artificielle (IA), ce programme exploratoire d’identification et de traçabilité des grumes de chênes devrait à terme sécuriser le marché français de l’essence reine des forêts de l’Hexagone.

Afin d’entraver l’exportation illégale, et préjudiciable à la filière, de chênes de forêts publiques françaises, les grumes sont équipées de marqueurs physiques : marquages à la peinture, plaquettes en plastique, puces RFID. Mais « ces dispositifs sont peu efficaces et assez facilement falsifiables », regrette Aymeric
Albert, directeur commercial bois à l’Office national des forêts (ONF).
La mise au point d’autres systèmes plus fiables s’avère nécessaire et c’est l’objectif du programme de recherche Biomtrace. Soutenu par France Bois Forêt et coordonné par l’Inrae3, l’université de Lorraine et l’ONF, ce développement vise à coupler imagerie et intelligence artificielle (IA) pour assurer une traçabilité sécurisée des grumes de chênes basée sur la reconnaissance de leurs caractéristiques biométriques. « Plusieurs équipes, scandinaves, allemandes et autrichiennes, travaillent également sur des dispositifs de reconnaissance de photos de grumes et de billons par des algorithmes. Mais ces dispositifs conçus pour assurer le suivi de résineux montrent par conséquent leur limite sur les sections de feuillus et de chêne en particulier. L’organisation des cernes de l’épicéa, du mélèze ou du sapin diffère de celle des feuillus », explique-t-il.
Lier l’image à l’arbre
Les scientifiques français ont conçu une méthode de reconnaissance des singularités de chaque arbre, basée sur l’analyse de photos de sections de chêne par intelligence artificielle. Son concept : apprendre à l’IA à reconnaître, à coup sûr, les photos d’arbres. « Pour assurer une bonne traçabilité, le système doit pouvoir lier au même arbre des photos prises à différents moments du parcours de la grume, depuis le chantier jusqu’à la scierie », précise notre interlocuteur.
Ce qui annonce le programme des chercheurs : constituer une très importante banque d’images pour que la « machine » apprenne à lier à la même grume des photos prises dans des contextes et des niveaux de lumière différents. En quelques mois, plus de 33 000 images de 5 000 culées de grumes ont été téléchargées sur des serveurs de l’Inrae.

Une imposante banque d’images
C’est en puisant dans ce fonds photographique que les algorithmes ont fait leur apprentissage et développé des capacités de reconnaissance hors normes. « Cette méthode de traçabilité donne d’excellents résultats avec un taux de reconnaissance de 100 % sur les données testées », se félicite Aymeric Albert. Le rapport final de la tranche 1 du projet Biomtrace (2023-2024) est disponible (voir encadré page 12). Il liste les perspectives de travail pour la tranche 2 (2024-2025). À suivre…
- La biométrie regroupe l’ensemble des techniques informatiques permettant de reconnaître automatiquement un sujet à partir de ses caractéristiques physiques et biologiques.
- Algorithme : description d’une suite d’étapes permettant d’obtenir un résultat à partir d’éléments fournis en entrée.
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